Persontilpasset søk og LLM-er: Hva det betyr for markedsførere

Intro

Søk er ikke lenger universelt.

Hver bruker ser nå et annet internett, formet av:

✔ sine preferanser

✔ deres atferd

✔ tidligere søk

✔ sine enheter

✔ deres lokasjoner

✔ deres intensjonshistorikk

✔ deres kontoprofiler

✔ deres innholdsforbruksmønstre

Og nå – mer enn noensinne – av store språkmodeller (LLM) som fungerer som personlige AI-søkekompanjonger.

ChatGPT Search. Google Gemini. Perplexity Pro. Bing Copilot Personalized Mode. Apple Intelligence. Claudes kontekstuelle minne.

Søk har gått fra «en-størrelse-passer-alle-algoritmer» til adaptive, konversasjonsbaserte systemer som er modellert etter brukeren.

For markedsførere er dette en enorm endring.

Personalisering er ikke lenger et tillegg – det er slik søk fungerer.

Denne artikkelen forklarer hvordan LLM-drevet personalisering fungerer, hvorfor det er viktig, og hva markedsførere må gjøre for å forbli synlige i en tid hvor hver bruker ser et annet svar.

1. Hva er personlig tilpasset søk i LLM-tiden?

Tradisjonell personlig tilpasset søk betydde:

✔ geolokalisering

✔ nettleserhistorikk

✔ enhet

✔ språkpreferanse

✔ tidligere klikk

✔ innholdsforbruk

LLM-drevet personalisering er langt mer omfattende. Den inkluderer:

• ✔ minne om brukerpreferanser

• ✔ individualisert tone + forklaringsstil

• ✔ lagrede søk + trådkontekst

• ✔ utledet persona

• ✔ kunnskapsnivå

• ✔ kjennskap til domenet

• ✔ produktpreferanser

• ✔ merkevareaffinitet

• ✔ samtalehistorikk

• ✔ innebygd resonnement basert på brukerdata

I stedet for «rangeringer» gir LLM-er personlige svar.

To personer som stiller det samme spørsmålet, får nå helt forskjellige:

✔ svar

✔ anbefalinger

✔ produktforslag

✔ merkevarehenvisninger

Dette bryter med den gamle modellen for SEO — men åpner for nye muligheter for merkevarer som forstår hvordan de skal utnytte LLM-enes personaliserte økosystemer.

2. Hvordan LLM-er personaliserer søk: Den tekniske oversikten

LLM-er personaliserer søk gjennom fire mekanismer.

1. Kontekstuell personalisering

LLM-er baserer svarene på den aktuelle samtalen:

✔ spørsmålsformulering

✔ oppfølgingsspørsmål

✔ uttrykte preferanser

✔ oppgitte mål

Dette er personalisering i sanntid.

2. Minnebasert personalisering

Modeller som ChatGPT (Memory On) eller Claude bruker:

✔ tidligere samtaler

✔ brukeregenskaper

✔ lagrede preferanser

✔ kjennskap til emner

Dette betyr at merkevaren din kan bli ekskludert hvis den ikke er kjent for brukerens modell.

3. Atferdsbasert personalisering

LLM-er integrerer:

✔ brukerens klikkadferd

✔ likte/mislikte svar

✔ skjulte tilbakemeldingssignaler

✔ tidligere produktundersøkelser

Dette påvirker hvilke merker som vises i fremtidige svar.

4. Personalisering av søkeresultater

Noen LLM-er henter informasjon fra:

✔ personaliserte nyhetsfeeder

✔ lagrede kilder

✔ bokmerket innhold

✔ abonnert på skapere

Hvis merkevaren din ikke er en del av brukerens økosystem, blir du kanskje ikke engang sett.

3. Hva markedsførere må forstå: Søk blir et «anbefalingslag»

Historisk sett har søkemotorer fungert slik: indeksere → rangere → matche → levere.

LLM-søk fungerer mer som:

kontekst → slutning → personalisering → syntese → anbefaling

Betydning:

✔ «rangering» betyr mindre

✔ «å være det beste svaret» er viktigere

✔ «merkevarenarrativet» påvirker resultatene

✔ «entitets tillit» avgjør synlighet

✔ «sitat sannsynlighet» er den nye KPI

LLM-er oppfører seg som hybridsystemer:

Google Search ↔ Netflix Recommender ↔ Personalized Assistant

Du optimaliserer ikke lenger for rangeringer – du optimaliserer for utvalg.

4. Viktige måter personlig LLM-søk endrer markedsføring for alltid

Det er ni viktige implikasjoner.

1. SEO blir brukerspesifikk i stedet for universell

Din synlighet avhenger av:

✔ brukeren

✔ brukerens historikk

✔ deres preferanser

✔ deres tidligere klikk

✔ deres kompetansenivå

Universell rangering blir mindre meningsfull.

2. «Førstemerkefordelen» er reell

Hvis en bruker interagerer med et konkurrerende merke tidlig i sin reise, vil LLM-er:

✔ foretrekke det

✔ anbefale det

✔ nevne det oftere

Merkevarelojalitet vil bli algoritmisk forsterket.

3. Innholdet må tilpasses kunnskapsnivået

LLM-er tilpasser forklaringer basert på:

✔ nybegynnernivå

✔ mellomnivå

✔ ekspert

Innholdet ditt må passe for alle tre.

4. E-E-A-T er viktigere fordi personalisering favoriserer pålitelige enheter

AI-modeller foretrekker:

✔ konsistente merkevarer

✔ verifiserte enheter

✔ strukturert kunnskap

✔ autoritativt innhold

✔ sterk konsensus om koblinger

Personalisering forsterker fordelen med pålitelige merkevarer.

5. Produktoppdagelse blir «assistentdrevet»

LLM-er fungerer som en kjøperkonsulent.

Spørsmål som:

«Hvilket er det beste SEO-verktøyet for nybegynnere?» «Hva er det billigste alternativet til X?» «Hvilken plattform tilbyr den beste backlink-kontrollen?»

Nå gir de personlige produktanbefalinger, ikke SERP-lister.

Dette endrer alt for SaaS, e-handel og B2B.

6. Lokalt søk blir hyperpersonlig

Plassering + preferanser + historisk atferd = unike svar.

«Beste tannlege i nærheten av meg» «Hvor skal jeg spise i kveld?» «Hvilken lokal håndverker er mest pålitelig?»

LLM-er vil tilpasse:

✔ forretningsanbefalinger

✔ tjenestesammenligninger

✔ veibeskrivelser

✔ prisforventninger

✔ kvalitetsscore

Lokal SEO vil bli forvandlet.

7. Merkevareidentiteten må være maskinlesbar

Personalisering krever at AI forstår merkevaren din.

Hvis den ikke gjør det, vil du ikke vises i personaliserte svar.

8. Søk vil skifte fra «nøkkelord» til «mål»

LLM-er optimaliserer svarene basert på:

✔ brukerplaner

✔ intensjoner

✔ oppgaver

✔ resultater

✔ personlige begrensninger

Eksempel:

I stedet for «beste CRM-verktøy» kan brukerne spørre:

«Hjelp meg med å sette opp et CRM-system for et lite treningsstudio med begrenset budsjett.»

Rangering er ikke lenger viktig – det viktigste er å gi den mest passende anbefalingen.

9. Traktfasene kollapser

Bevissthet → Overveielse → Konvertering skjer inne i AI-samtalen.

Markedsførere mister kontrollen hvis de ikke optimaliserer for disse samtalefasene.

5. Hvordan optimalisere for personlig LLM-søk

Det er her markedsførere får makt.

For å lykkes med personlig AI-drevet søk må du optimalisere for LLM-synlighet + relevans + anbefalingstilpasning.

Her er planen.

1. Styrk identiteten til enheten din

Bruk:

✔ Organisasjonsskjema

✔ Programvaresjema (hvis SaaS)

✔ FAQ-skjema

✔ Konsistente navnekonvensjoner

✔ Wikidata-oppføring

✔ Sterke tilbakekoblinger

LLM-er kan ikke tilpasse det de ikke kan identifisere.

2. Lag innhold på flere nivåer (nybegynner → ekspert)

LLM-er tilpasser svarene basert på kunnskapsnivå:

✔ nybegynner

✔ mellomnivå

✔ ekspert

Du trenger innhold for alle tre.

3. Lag scenariobaserte og målbaserte innholdsformater

Lag sider for:

✔ «beste verktøy for frilansere»

✔ «rimelige løsninger for oppstartsbedrifter»

✔ «alternativer til X på bedriftsnivå»

✔ «verktøy for byråer som trenger white label-rapportering»

LLM-er elsker å anbefale løsningsorienterte sider.

4. Gi klare, strukturerte sammenligningsdata

Siden LLM-er genererer personlige anbefalinger, må du gi dem:

✔ sammenligningstabeller

✔ fordeler/ulemper

✔ priser

✔ funksjoner

✔ bruksområder

✔ alternativer

LLM-er innhenter, syntetiserer og anbefaler basert på strukturert klarhet.

5. Forbedre merkevaregjenkjenningen i LLM-er

Bruk merkevareforsterkningsstakken:

✔ enhetlig konsistens

✔ skjema

✔ sitater

✔ tilbakekoblinger

✔ interne lenker

✔ semantiske klynger

✔ FAQ-sider

✔ merkevaresider med «Hva vi gjør»

LLM-er siterer de merkevarene de forstår best.

6. Lag «assistentvennlig» innhold

Sidene bør inneholde:

✔ korte definisjoner

✔ sammendrag med svar først

✔ spørsmål og svar-seksjoner

✔ trinnvise instruksjoner

✔ strukturerte data

✔ klarhet i fortellingen

Dette gjør det lettere for LLM-er å hente frem merkevaren din under personlige samtaler.

7. Fange opp spesifikke personaer

Lag innhold tilpasset:

✔ nybegynnere

✔ eksperter

✔ B2B

✔ bedrifter

✔ skapere

✔ frilansere

LLM-er tilpasser seg etter persona → gi dem personaspesifikt innhold å sitere.

6. Ranktrackers rolle i personlig tilpasset LLM-søk

Ranktracker blir avgjørende på tre områder:

1. Keyword Finder → identifiserer intensjoner som utløser personalisering

Se etter:

✔ langhale

✔ samtale

✔ spørsmålsbasert

✔ målbaserte søk

Dette er personaliseringshotspots.

2. SERP Checker → avslører konkurranse på entitetsnivå

Personalisering bruker i stor grad enhetsgrafer. SERP Checker viser hvor enheten din står.

3. Web Audit → sikrer maskinlesbarhet for personaliserte svar

Strukturert data Innholdsstruktur LLM-lesbarhet Intern lenking Konsistens

Alt må være feilfritt.

4. Backlink Checker + Monitor → bygger autoritetssignaler

Personalisering favoriserer pålitelige merkevarer. Tilbakekoblinger styrker tilliten.

5. AI Article Writer → produser innhold på flere nivåer effektivt

Nybegynner → Middels → Ekspert Scenarioinnhold Sammenligninger LLM-vennlige svarblokker

Avsluttende tanke:

Personlig tilpasset søk er den største endringen siden mobilen – og LLM-er driver den frem

For første gang i historien:

To personer som søker etter det samme vil få forskjellige svar fra samme søkemotor basert på deres personlige profiler, preferanser og historikk.

Dette betyr:

✔ SEO blir på brukernivå, ikke universelt

✔ merkevareoppfatningen blir AI-mediert

✔ anbefalinger erstatter rangeringer

✔ tillit til enheten blir en konkurransefordel

✔ innholdet må tjene flere personaer

✔ LLM-synlighet blir sentralt i markedsføringen

Markedsførere må tilpasse seg en verden hvor søkemotorer ikke leverer lister — de leverer personlig veiledning.

Merkevarer som forstår LLM-drevet personalisering, vil dominere AI-søk. Merkevarer som ignorerer dette, vil forsvinne helt fra brukerspesifikke opplevelser.

Fremtiden for SEO er personlig. Optimaliser for det nå.